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釀酒葡萄氣候區劃指標研究方法及其應用現狀

2018-01-17 05:42:00王珊魏彥鋒趙艷俠胡文效
中外葡萄與葡萄酒 2018年1期
關鍵詞:研究

王珊,魏彥鋒*,趙艷俠,胡文效

(山東省葡萄研究院/山東省葡萄栽培與精深加工工程技術研究中心,山東濟南 250100)

氣候條件是決定一個地區能否栽培葡萄的首要因素,同時也是影響葡萄酒風格的重要外界因素。不同地區的氣候條件差異很大,即使同一個葡萄品種栽培在不同的氣候條件下,釀造的葡萄酒也會有不同的風格,即具有該產地獨一無二的風土特征,如霞多麗在冷涼地區栽培會形成清新的、花香表現突出的風格,而在炎熱地區栽培會表現較為濃郁的果香和肥碩或油膩的風格。在相近的氣候條件下栽培,即使在不同的地區,同一個葡萄品種,則會表現出相似的風格特點,因此,對釀酒葡萄的氣候區劃研究非常重要。

釀酒葡萄栽培面積發展迅速,國際葡萄與葡萄酒組織(OIV)在2016年10月第39屆世界葡萄與葡萄酒大會指出,2015年世界葡萄栽培面積達到750萬 hm2,葡萄產量為7600萬 t,葡萄酒消費量約為2400萬千升;2016年世界葡萄酒產量預計為2590萬千升[1]。但是相較于世界其他釀酒葡萄優良栽培地區,我國的氣候正好相反,屬于大陸性季風氣候區。冬天寒冷干旱,北方很多地方需要埋土防寒,還常常出現凍害。春季干燥多風,枝條容易抽干。而夏秋高溫多雨,連陰天光照不足,葡萄果實病害比較多,病蟲害防治任務艱巨。風土條件對于葡萄酒的影響得到關注,氣候區劃可把相似氣候特征的地區規劃為一類,或者是可歸納某些地區的氣候特征。既可以為釀酒葡萄栽培地區的選取提供依據,又可以為研究氣候與葡萄酒風格特征的關系做參考。

近年來,氣候變化明顯,很多葡萄酒產區的氣候區劃研究已經不能滿足當前的實際需求。且釀酒葡萄栽培面積的擴大,使得氣候區劃的范圍、選取的指標及研究的技術方法在實踐與應用中也有很大的發展和突破,也越來越接近實際情況。尤其是近些年,交叉學科的發展,如地理信息系統的發展,氣候數值計算方法的進步,逐漸被很多學者引用到對釀酒葡萄的氣候區劃研究中[2-3]。釀酒葡萄可適性栽培地區的選取及品質有顯著的影響,同時對于可栽培葡萄的地區的氣候研究迫在眉睫,對于釀酒葡萄氣候區劃的研究。

1 我國葡萄氣候區劃的研究概況

我國葡萄氣候區劃的探索工作始于20世紀80年代,黃輝白[4]在1980年以生長季積溫為主要指標將我國北方地區劃分為五類,彭宜本等[5]在1994年根據熱量指標,在新疆范圍內劃分出5個葡萄栽培氣候區。1996年之后,國內各地主要釀酒葡萄產區相繼開展產地適應性評價和區劃工作。如山東、陜西、河西走廊、新疆等產區均有研究報道。趙新節等[6]依據地貌、土壤、水熱系數等自然因素及不同地區試驗觀察點部分葡萄品種的初步表現將山東省大致分為4個區域。李記明等[7]在1999年將陜西92個縣(市)按照氣候條件分為5個區,每區又分為半干亞區、半濕亞區、濕潤亞區。2006年,劉明春等[8]通過各種氣候指標將河西走廊地區干紅、干白葡萄氣候區域化,將河西劃分為5個氣候區。張曉煜等[8]根據寧夏各氣象站1960—2005年的氣候資料和寧夏1∶25萬地理信息數據,對各種資源空間數據進行多種處理,制作出250 m空間分辨率的寧夏釀酒葡萄氣候區劃圖。火興三[10]以中國氣象局氣象信息中心資料室提供的具有代表性的722個氣象站點的氣象資料為材料,按照我國的氣候特點和釀酒葡萄的生長習性,對影響釀酒葡萄的氣候因素作了分析,提出了我國釀酒葡萄氣候區域化指標體系及方案。汪慧[11]根據新疆102個氣象站點連續30年(1979—2008)的各氣象因素的數值,以熱量指標中的無霜期和水分指標中的生長季的干燥度作為區劃指標對新疆產區進行了釀酒葡萄氣候區劃。

除此之外,不同的區域范圍如華北、京津唐、乃至全國范圍的氣候區劃,都有學者利用不同的氣候區劃指標在研究。羅國光等[12]根據對96個華北地區氣象站連續30年氣候資料的分析,對華北的氣候特點和葡萄適栽氣候范圍進行了評估。李華等[13]利用1979—2008年50個京津唐地區氣象站點的氣象資料,建立該地區釀酒葡萄氣候區劃的指標體系。張春同[14]基于全國604個氣象站觀測數據,對比分析各種氣候指標的適用性,對我國栽培區進行釀酒葡萄品種區劃。王蕾等[15]以1982—2011年全國2294個氣象站點平均氣象數據,繪制了中國釀酒葡萄的氣候區劃圖。

2 我國釀酒葡萄氣候區劃指標的研究

氣候區劃研究,首先需明確釀酒葡萄與氣候條件之間的關系,并以此指標為特定區域的氣候條件進行釀酒葡萄適應性的區劃,氣候區劃為栽培地點的選取提供實際的指導意義,因此需要更貼合實際情況,需要選取與釀酒葡萄關系最密切的氣象要素作為區劃指標,所選取的指標體系決定了區劃的實用性。

1937年前蘇聯氣象學家謝良尼諾夫提出水熱系數并由達維塔雅應用于葡萄品種和葡萄酒種的區域化,取得了比較好的效果[16]。目前不同國家的學者利用各種氣候指標對釀酒葡萄的栽培氣候區劃做了大量研究[17-19]。

目前,中國主要應用的葡萄栽培氣候區劃指標,有熱量指標:活動積溫、有效積溫[20-22]、光熱系數、光熱指數[23]、無霜期[24]、年均溫、最低氣溫[25]等;水分指標:降水量、干燥度[26];其他埋土防寒線[27]、水熱系數[28]等。

2.1 活動積溫、有效積溫

活動積溫即作物某時段或某生長季節內逐日活動溫度的總和,是表征某個地區的熱量資源,作物生長發育對熱量要求的主要指標。通常把≥10 ℃持續期內的日平均氣溫累加起來,得到的氣溫總和,叫做活動積溫。有效積溫為生長期>10 ℃的日平均氣溫減去10 ℃差值之和。李世泰等[29]以1971—2000年氣象因素平均值為基礎,根據原蘇聯達維塔雅的研究,以≥10 ℃的活動積溫為指標,按照極早熟品種要求2100~2500 ℃;早熟品種2500~2900 ℃;中熟品種2900~3300 ℃;晚熟品種3300~3700 ℃;極晚熟品種需要3700 ℃以上的活動積溫,將煙臺市10個市(縣)地區進行了釀酒葡萄栽培品種劃分。

2.2 光熱系數、光熱指數

綜合溫度和光照對于葡萄的影響一般用光熱系數I(Rt)和光熱指數IH表示。日光能系數I(Rt)=X·H×10-6,其中X為葡萄生長周期的活動積溫,H為同期的日照時數。IH>4.5時,能滿足早、中、晚各成熟期葡萄品種的光能條件,趙新節等[30]以山東各區域不同觀測點1981—1990年10年平均氣候資料計算得出,山東各地的日光能系數均大于4.5。

光熱指數IH=∑{[(Tmj-10)+(Txj-10)]÷2}×K,其中Tmj為大于10 ℃的日均溫,Txj為同時期的日最高溫,K為日長系數(緯度在40~50°,則K值為 1.02~1.06)。王艷君[31]以1951—2000年全國722個基本和基準氣象站點的氣象資料以及1982—2001年甘肅一般氣象站點的月平均地面氣象數據為基礎,按照甘肅的氣候特點和釀酒葡萄的生長習性,以光熱指數作為甘肅釀酒葡萄品種區域化的主要指標之一,按照IH值的劃分范圍為1500~1900及1900以上將甘肅釀酒葡萄品種進行了區域化。

2.3 無霜期

無霜期(F)指春天的最后一次0 ℃出現到秋天第一次0 ℃出現的間隔時間。其決定了葡萄能否種植和成熟。葡萄的正常生長期至少需150 d左右,晚熟品種所需生長天數更長。宋華紅[32]在對山東釀酒葡萄進行區劃時用到無霜期指標的劃分范圍:F<160 d的地區,熱量條件不能滿足經濟栽培釀酒葡萄;160 d<F<180 d的地區,基本滿足栽培釀酒葡萄的生長熱量條件,但某些地區伴有霜凍;180 d<F<200 d的地區,具有非常適宜釀酒葡萄生長的熱量條件;F>220 d的地區,雖然其完全符合釀酒葡萄生長所需的熱量條件,但由于夏季過于炎熱致使釀酒葡萄品質受到影響。

2.4 水熱系數

在釀酒葡萄的氣候區劃中,一般選用水熱系數K來確定某一區域的水分條件對葡萄栽培適宜度的影響。水熱系數K=(P×10)/(∑t),其中,P為給定時間的降水量,∑t為給定時間≥10 ℃積溫總和。根據水熱系數理論,在葡萄成熟期,即采收前一個月內降水量不大于100 mm,成熟前兩個月內的K<1.5時,可釀制品質極好的葡萄酒;K值在1.5~2.0之間時,可釀制優良的葡萄酒;K值在2.1~2.5時,可進行一般葡萄酒的釀制;K>2.5時,不宜種植釀酒葡萄。張曉煜等[33]以7~8月水熱系數為一級指標,按照0.1≤K7-8≤0.8、0.8≤K7-8≤1.6、K7-8<0.1或1.6≤K7-8≤2.5、K7-8>2.5的劃分范圍,結合活動積溫等指標將我們北方釀酒葡萄進行了劃分。

2.5 生長季干燥度

水分對于葡萄的生長發育至關重要,尤其是在果實膨大期,水分缺少會嚴重影響葡萄的產量,而在葡萄成熟期,過度的水分會使葡萄病害嚴重。作為氣候區劃的水分指標,按葡萄正常生長發育所需水分進行確定,需考慮葡萄實際所能利用的水分與該地區的實際降水量的關系。

生長季干燥度為葡萄在生長季的蒸發蒸騰量(實際需水量)與降水量的比值。干燥度的表達式為:DI=ETC/P,ETC=KC×ET0,其中,DI為生長季干燥度,ETC為葡萄生長季節的蒸散量,P為同時期的降水量,KC為作物系數,ET0為參考作物蒸散量,按Penman-Monteith方法計算[34]。干燥度表示了一個地區的降水量是否滿足葡萄的生長需要,DI=1表示降水量與葡萄生長需水量恰好相等。王華等[35]在為山東釀酒葡萄做氣候區劃時,利用到生長季干燥度為水分指標時的劃分范圍是,DI<1.0的地區,由于降水量太多為不適宜種植區;1≤DI≤1.6的地區為一般種植區;1.6<DI≤3.5的地區為適宜栽培區;DI>3.5的地區若有灌溉條件,可以獲得較好的葡萄品質。

3 指標的研究方法發展現狀

從上世紀80年代開始,釀酒葡萄氣候區劃的研究方法在不斷的發生變化。最初只是對氣象數據利用Excel進行簡單的單一處理,如ET0的算法,得出評價的指標。近年來,不同學者運用各種計算公式,還有各種方法如多因素模糊評價法、地理信息系統(Geographic Information System,GIS)、高程數字模型等等。王蕾等[36]以中國全境90 m分辨率數字高程模型數據為基礎,在ArcGIS平臺支持下,利用多元逐步回歸法、普通克里金法、反距離權重法等繪制高精度的中國釀酒葡萄氣候區劃圖。從僅是某一項指標或幾項指標結合進行人為評價,到近年來,很多學者從不同程度進行評價,如多因素共同作用得出評判系數,按照指標的重要程度按級進行氣候劃分的研究等,釀酒葡萄的氣候區劃研究一直在不斷的科學化。

3.1 數學統計方法

近年來,應用到釀酒葡萄氣候區劃領域的數學分析評價方法主要有主成分分析法、模糊綜合評價法等[37-38]。主成分分析是多元統計分析的一個分支。模糊綜合評價法以模糊數學為基礎,應用模糊關系合成的原理,將一些邊界不清、不易定量的因素定量化,從多個因素對被評價事物隸屬等級狀況進行綜合性評價的一種方法。其基本思想是將多個指標轉化為一個能夠反映綜合情況的指標來進行評價。

葡萄栽培受多種因素的影響。各種氣候要素都在不同程度的影響著葡萄的生長發育,因此利用多種數學統計方法來評價、劃分釀酒葡萄栽培地區的適宜性是非常有必要的。張曉煜等[33]以中國北方地區183個氣象臺站逐旬氣象數據,采用主導因子法,以水熱系數、活動積溫、平均氣溫等將中國北方釀酒葡萄適宜區劃分為4級。

另外,還有很多處理數據時用到的數學模型,如多元逐步回歸法、普通克里金法、反距離權重法等等也逐漸被很多學者應用到釀酒葡萄氣候區劃方面。

3.2 GIS

GIS是能提供存儲、顯示、分析地理數據功能的軟件。主要包括數據輸入與編輯、數據管理、數據操作以及數據顯示和輸出等。常用的GIS軟件有ArcGIS、MapInfo、SuperMap、Geoconcept,等等。GIS是集計算機科學、地理學、測繪遙感學、環境科學、空間科學及相關學科等為一體的學科,其作為分析、預測、模擬工具,為農業氣候資源開發與區劃提供了更科學的手段與方法。在氣候資源分析領域的應用主要是可以通過GIS將不同的氣候要素值內插或推算到某個空間分辨率的細網格點上,可清晰的表現出氣候要素的空間分布特征[39]。GIS的應用可以很好的解決觀測站點稀疏的地區,靠氣象站不能全面完整的反映整個地區的氣候狀況問題,尤其是對于釀酒葡萄氣候區劃方面,因為近年來釀酒葡萄栽培面積的擴大,且栽培區域地處偏僻,氣象站不能很好的滿足人民對于氣候資料的掌控,而利用GIS則盡可能的多了解及掌握葡萄栽培區域的氣候特征。

目前,GIS在釀酒葡萄氣候區劃方面也有很多學者在使用。李紅英等[40]以在葡萄酒中占主導地位的干紅酒用葡萄品種為研究對象,綜合運用模糊數學、集優法和逐步分區法,借助GIS小網格推算技術、空間分析和圖層運算等功能,完成中國北方干紅酒用葡萄品種生態區劃。王艷君[31]、王蕾等[41]分別利用ArcGIS軟件對甘肅省和黃河故道的釀酒葡萄栽培區域作了區劃圖,可以直觀的、清晰的表明這些地區釀酒葡萄栽培的適宜性。

4 問題與展望

雖然很多學者從區劃范圍、區劃手段以及區劃結果等方面,對釀酒葡萄氣候區劃做了大量的研究工作。但是關于釀酒葡萄栽培的氣候區劃仍存在很多的問題。大多沒有考慮地理因素對各氣候因子時空變化的影響,區劃的精細化程度較低;很多的研究使用的區劃因子在部分地區與生產實際不符,如葡萄生長季的大量降水、大風天氣等都是影響部分地區葡萄生產的主要氣象災害,還有釀酒葡萄的區劃一直在理論到理論的圈中轉,沒能全面深入到實際對其實用性進行驗證[42]。

近年來,釀酒葡萄栽培地區多為山地丘陵地區。地形、地貌復雜多樣,尤其是丘陵北坡,形成局部的小氣候較多,可能會找到很多適合葡萄栽培的小地形,但是這些地區因為氣象觀測條件的限制和站點分布的限制,多年氣象數據不易得到,在氣候因素上只會體現大氣候的特點,小氣候的因素沒有體現,因此導致氣候區劃的不精細,在一定范圍內致使氣候區劃不準確。如魯中南山區在很多氣候區劃研究結果中劃為不適宜釀酒葡萄栽培區[32,35],但近幾年陸續建立幾家酒莊,如濟南平陰的卓雅軒葡萄酒莊園、日照五蓮的太陽城葡萄酒莊園和濟南歷城的山東鳳凰谷瑞邦葡萄酒莊園等,因為地形地貌的原因形成的微環境比較適宜釀酒葡萄栽培,雖然這些酒莊出產的酒比較年輕,需要經過時間的檢驗,但從葡萄的長勢和果實理化指標來看是有發展潛力的[43-44]。

我國大多數釀酒葡萄栽培氣候區劃應該考慮自身的自然氣候地理特點結合氣候條件進行區劃研究。同時除運用Excel等基本的軟件計算外,還根據實際地形條件獲得實地小環境氣象條件,或者利用多種數學統計分析方法、GIS等先進的手段或技術進行精細的氣候區域劃分。

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